Determinación y Evaluación de la Temperatura de Pirolización para el Proceso de Cogeneración en Gasificación tipo Downdraft con el Uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA).

Abstract

En el presente estudio se realizó el control de la temperatura de pirolización en un proceso de gasificación de la madera de eucalipto, su predicción se realiza a parir de los parámetros de operación del reactor para asegurar la obtención de un gas de síntesis con la calidad requerida. Se muestran los resultados obtenidos del modelado matemático para la predicción de la temperatura de pirólisis con la utilización de técnicas de inteligencia artificial y el desarrollo de redes neuronales artificiales, con datos experimentales del proceso. Por ello se implementó un diseño estadístico experimental de tipo 3n, con dos réplicas adicionales, mediante el cual se realizaron los entrenamientos de una red neuronal artificial capaz de predecir la temperatura de pirólisis en un gasificador de tipo downdraft con cogeneración. La predicción de la temperatura de pirólisis tiene error de 4,6 oC y un ajuste del 93,71 %, valores adecuados sobre este parámetro de trabajo.